같은 물체의 다른 표현
사무실과 가정에서 볼 수 있는 물체를 여러 영역으로 구성했다. 한 영역의 정답 자료로 배운 객체 인식을 다른 영역으로 옮기는 알고리즘을 평가한다.
네 가지 시각 영역
Art는 그림과 스케치 같은 예술 표현이며 Clipart는 클립아트다. Product는 배경 없는 제품 이미지이며 Real-World는 일반 카메라로 촬영한 실제 이미지다.
자료의 선별
수집한 이미지를 대상으로 물체의 존재와 범주별 예시 수를 확인하는 필터링을 수행했다. 최종 자료는 65개 범주와 약 15500개 이미지로 구성된다.
해시 기반 적응의 연구
원 논문은 원천 정답 자료와 목표 무정답 자료로 정보성 있는 해시 코드를 학습하는 프레임워크도 제안했다. 저장과 검색의 효율을 가진 표현으로 목표 자료를 분류하는 접근이다.